import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取视频文件
cap = cv.VideoCapture('bike.mp4')

while cap.isOpened():
    # 逐帧读取视频，ret 为布尔值，表示是否成功读取帧，frame 为当前帧的图像数据
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        print("没有内容，退出啦 :) ")
        break

    # 使用 cv2.cvtColor() 将当前帧的彩色图像转换为灰度图
    gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)

    # 在名为 "frame" 的窗口中显示灰度图像
    cv.imshow('frame', gray)

    # 傅里叶变换得到傅里叶系数
    fCoef = np.fft.fft2(gray)

    # 将低频部分移至中心
    fCoef_shifted = np.fft.fftshift(fCoef)

    # 计算原始傅里叶系数对应的振幅谱
    msp = 20 * np.log(np.abs(fCoef))

    # 计算平移后傅里叶系数对应的振幅谱
    msp_shifted = 20 * np.log(np.abs(fCoef_shifted))

    # 将 Matplotlib 的图像格式转换为 OpenCV 的图像格式
    msp = cv.cvtColor(np.uint8(msp), cv.COLOR_GRAY2BGR)
    msp_shifted = cv.cvtColor(np.uint8(msp_shifted), cv.COLOR_GRAY2BGR)

    # 在名为 "mg_spc" 的窗口中显示原始振幅谱
    cv.imshow('mg_spc', msp)

    # 在名为 "mg_spc_shift" 的窗口中显示平移后的振幅谱
    cv.imshow('mg_spc_shift', msp_shifted)

    if cv.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 释放视频捕捉资源
cap.release()

# 关闭所有的 GUI 窗口
cv.destroyAllWindows()
